基于模糊自适应PID算法的两轮电动车技术研究

针对目前汽车仍是人类出行的主流交通工具,但是现在汽车增多带来的乱停乱放和污染环境等问题,提出并设计了一种基于模糊自适应PID算法的两轮电动车控制系统。首先,建立两轮智能平衡车数学模型;其次,针对精确判断小车的当前姿态,采用模糊自适应PID算法对其进行参数优化,从而达到车辆在运行时稳定;最后,通过直立和速度两种方式进行测试,证明系统具有较好的可控性。实验结果表明,应用本文系统可以达到平衡状态,改善两轮单轴代步电动车稳定性和可控性能,具有一定应用价值。

基于模糊自适应PID算法的列车自动驾驶系统研究

既有列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)系统使用的传统PID算法囿于参数固定,在强耦合、高度非线性的实际运行场景中,难以很好地克服非线性干扰问题,控车效果不佳。对此,文章提出一种基于模糊自适应PID算法的列车自动驾驶方法,其可以根据预先制定的模糊规则实时调整比例、积分和微分系数,使PID控制器具有更强的速度跟踪性能,从而改善列车控制效果。以长沙轨道交通4号线线路数据为算例进行半实物仿真,实验结果显示,采用该算法后,列车真实速度与推荐速度的平均均方根误差为18.876 cm/s,小于传统PID控制器的35.200 cm/s;列车站间旅行贴合度为1.69 m/s,小于传统PID控制器的2.25 m/s,这表明文章所提算法能有效优化推荐速度曲线跟踪能力,提升系统运营效率。

基于模糊自适应PID算法的复卷机退纸辊张力控制

复卷机张力控制具有非线性、大滞后、强干扰特点,是复卷机电控系统的难点。常规PID在复卷机升降速及高速运行时控制效果不佳。模糊自适应PID控制可在线实时调整PID参数,适应系统在升降速及结构发生变化时的影响。结果表明,系统动态特性好,鲁棒性强,实现简单。

基于模糊自适应PID算法的快速充电系统设计

农业机器人技术是一个国家农业机械化创新水平的标志,但机器人技术在推广中受到了动力的制约。作为机器人动力源的蓄电池,需快速、高效、智能的充电设备补给能量。该文设计了基于模糊自适应PID的快速充电系统,以单片机PIC16F887为控制核心,应用模糊自适应PID算法设计了电流环和电压环2个模糊控制器。仿真和试验证明此系统具有稳定性能好、动态响应速度快、充电时间短、效率高等优点,实现了充电的智能化和快速化。

基于模糊自适应PID算法的电液比例阀控马达转速的研究

把模糊自适应PID方法应用于液压马达的转速控制,建立了比例阀控液压马达转速的数学模型,设计了模糊自适应PID控制器。Simulink下的仿真结果表明,与传统PID控制相比,模糊自适应PID控制方法具有响应快、超调小、抗干扰能力强等优点,是一种更加有效的控制策略。

基于模糊自适应PID算法的三轴稳定器研究

在三轴稳定器系统中,针对当下传统PID算法控制下系统稳定性差、超调量大、抗干扰能力较弱等特点,提出了一种将模糊自适应PID算法应用于三轴稳定器系统的设计.该系统以单片机STM32F103C8T6为主要控制单元,采用模糊自适应算法对传感器采集的数据进行计算处理,实现良好的三轴稳定器系统控制.并通过Simulink仿真和试验验证,该系统有响应时间短、稳定性好、抗干扰能力强等优点.

基于模糊自适应PID算法的砼养护场测控系统设计

为提供风速及温湿度三场耦合条件下混凝土试件早龄期收缩开裂性的研究条件,设计了一套风速-温度-湿度砼养护场测控系统。采用NI公司的具有良好人机交互界面的LabVIEW软件作为监控面板的上位机,温湿度传感器、风速传感器及各机构执行元件和可编程控制器PLC等共同搭建砼养护场测控系统。基于LabVIEW上位机软件的"G"语言及工具包,开发砼养护场多参数控制系统软件,并分析其非线性、大时滞、强耦合的特点,设计了一套适合砼养护场模糊自适应PID控制算法。实验结果表明,改进的模糊自适应PID控制算法鲁棒性增强,达到待试验范围风速、温度与湿度值的调节时间缩短,且均衡、稳定,有利于进行下一步混凝土试件早龄期收缩开裂性的研究。

模糊自适应PID算法在波浪补偿起重机中的应用

在波浪补偿控制中,由于波浪运动具有非线性、时变等特点,常规PID算法难以满足控制要求。为实现对波浪引起的两船相对运动的补偿控制,采用模糊自适应PID算法,运用模糊推理在线修正PID控制器的三个参数Kp、Ki、Kd。实际运行结果表明,该控制器具有较好的快速性和稳定性。

模糊自适应PID算法的贴片机多路温控系统

为解决传统贴片机温控系统控制效率低、温控精度不理想等问题,提出一种适用于贴片机多通道温控系统的模糊自适应PID算法。算法既具有传统PID控制器结构简单、静态控制精度高等优点,又改进了PID控制器对于非线性、大时滞系统的控制效果。

专家-模糊自适应PID算法在伺服控制系统中的应用

为满足工程中伺服系统所用控制算法的要求,基于控制系统输出误差及误差变化率的大小,在专家PID和模糊自适应PID之间进行模式转换,提出一种基于专家控制的模糊自适应PID控制算法。将该算法用于飞机燃油全模试验伺服控制系统中,并使用Matlab进行仿真。结果表明,该算法既具有模糊PID控制精度高、稳态性好、鲁棒性强的优点,又继承了专家PID控制器响应快速的特点,具有很好的控制效果。

基于模糊自适应PID算法的PDC刀具高频感应钎焊温度控制

为满足PDC刀具高频感应钎焊过程中对温度的控制要求,本文设计了一种模糊自适应PID控制系统。用1B51适配AC1226构成K型热电偶温度检测与信号处理电路,给出了模糊自适应PID控制器的工作原理、设计方法及基于DSP的软件流程。实验证明系统具有较好的动态和静态性能,能满足实际需要。

模糊自适应PID算法在MCGS中的实现

针对目前应用于一些高级算法,如模糊自适应PID算法的组态软件所存在的脚本语言十分简单、难以实现比较复杂的控制算法,以及实时性差、对运行环境要求高等缺点,利用COM组件技术,将MCGS(Monitor and Control Generated System)组态软件优秀的可视化画面制作技术与Matlab丰富的算法相结合,实现了稳定的人机界面,不仅提高了实时控制能力,而且彻底脱离了Matlab环境。实验结果表明,该方法在实际控制过程中是切实可行、值得推广的。

模糊自适应PID算法在核磁共振谱仪样品旋转控制系统中的应用

在核磁共振(NMR)实验中,样品旋转能够有效消除XY方向磁场的部分不均匀性,从而提高信号分辨率。在商用NMR谱仪中,一般采用PID算法进行待测样品的旋转控制。由于被控对象具有一定的非线性,存在着调节时间较长,稳定后存在误差等缺点。针对该现象,在Varian 500 MHz波谱仪气路系统的基础上,设计一套新的控制电路,在控制方法上引入了模糊PID控制,经过多次实验调试、优化处理,定制了适用于NMR谱仪气控系统的模糊参数隶属函数和模糊规则,设计出一种模糊自适应PID控制算法。结果表明,本系统较原系统稳定时间缩短了约30 s。在相同的实验环境下采样,本系统得到半高宽均值为1.27 Hz,信噪比为2293,优于Varian气控系统采样所得的结果,增强了旋转控制的鲁棒性,加快了响应速度和稳定速度,具有较高的应用价值。

Smith模糊自适应PID算法在热力站控制中的应用

在集中供暖的热力站控制系统中,由于被控对象本身具有非线性、纯滞后、参数时变等特点,常规的PID控制器难以达到理想的温度控制效果,结合Smith控制和模糊自适应PID控制的优点,提出了一种基于Smith预估补偿的模糊自适应PID控制器。介绍了其控制器的原理并给出了具体的设计方法。在模型匹配和模型失配的情况下进行了仿真研究,结果表明该控制器的动态响应快、超调量小、稳态精度高,具有良好的稳定性和鲁棒性,适用于参数变化的大滞后热力站控制系统。

基于模糊自适应PID算法的锅炉过热蒸汽控制系统

本文针对工业用锅炉过热蒸汽温度系统的大滞后、大惯性、非线性等的特点,采用了一种较为先进的智能算法一模糊自适应PID智能控制算法,通过与传统的串级控制进行比较并进行了仿真实验,仿真结果表明,模糊自适应PID控制系统具有很高的稳态精度和动态特性。

基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统设计

为提高平地机行走作业速度的控制性能,协调解决外界干扰信号对系统造成的影响以及行走作业速度精度滞后和不稳定性问题、将一阶惯性环节加入模糊自适应PID控制器的微分环节中,采用单片机作为行走作业速度的控制中心,提出了基于不完全微分的模糊自适应PID算法速度优化控制系统.最后通过Matlab的Simulink仿真软件,分别将不带PID控制、PID控制和不完全微分模糊自适应PID控制3种方式用于对人为给定速度干扰信号的控制仿真测试,验证了不完全微分模糊自适应PID算法的有效性和可靠性.

基于PSO优化的模糊自适应PID算法在照明控制系统中的应用

日光具有时变性及易干扰性,为使日光得到充分合理的利用,实现智能照明系统更有效的控制,提出一种基于粒子群算法(PSO)优化的模糊自适应PID算法,通过PSO算法得到最优PID初始参数,并利用模糊规则对参数进行自适应修正。仿真结果表明,与普通PID算法相比,该算法在最优化初始参数的基础上,上升时间、超调量和稳态时间等指标均得到明显的改善,增强了系统的响应性、稳定性和鲁棒性,具有良好的应用前景。

基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

针对传统的模糊自适应PID算法在车辆稳定控制的应用中还存在控制精度不高的问题,本文设计了一种以RBF神经网络优化模糊自适应PID算法为基础的车辆稳定性控制模型。这一模型首先优化RBF神经网络算法隐含层的中心数目,这一优化过程主要是借助减聚类的方法进行。然后采用Logistic对其中心值进行精度的提升,最后采用改进RBF神经网络对模糊自适应PID控制算法进行改进,以达到更精确的控制。仿真实验结果发现,与PID算法相比,基于模糊自适应PID算法设计的这一车辆稳定性控制模型的控制精度更高,并且在车辆稳定性控制应用中具有更好的效果。

基于自适应模糊PID算法的锂电池组双层均衡控制

为提高电池重组时的均衡效率,在传统Buck-Boost均衡拓扑电路的基础上,设计了一种锂电池组双层均衡拓扑电路。组内采用Buck-Boost电路均衡,组间利用双向反激变压器进行均衡。均衡控制策略采用自适应模糊PID算法,以电池荷电状态(state of charge, SOC)为均衡变量,利用模糊控制算法对PID参数进行调节,缩短了均衡时间,提高了均衡效率。在Matlab/Simulink中搭建了锂电池组双层均衡拓扑电路和自适应模糊PID控制算法模型。实验结果表明:在不同工作状态下,所提出的电池组均衡拓扑及其控制策略将均衡时间效率平均提高了58.36%,验证了该方案的有效性。

基于模糊自适应PID的汽车硅油风扇离合器性能测试系统研究

以汽车硅油风扇离合器为研究对象,结合单片机和传感器技术,开发出性能测试系统.提出模糊自适应PID动态控制算法,设计控制器控制温度,利用速度传感器检测风扇转速,对测试系统进行整体设计,给出了硬件总体设计框图,设计模拟量输入输出电路,并设计对应的软件系统.实验结果表明:测试系统升降温速率最高不超过8.5℃/min,耦合区加温速率约为2.3℃/min,分离区降温速率约为6.6℃/min,系统性能稳定,符合标准.